AdaBoostを用いた画像処理自動構築の高精度化

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-038

グループ名: 【全国大会】平成21年電気学会全国大会論文集

発行日: 2009/03/15

タイトル(英語): Automatic Construction of Image Processing using AdaBoost

著者名: 安藤 淳(横浜国立大学),長尾 智晴(横浜国立大学)

著者名(英語): Jun Ando(Yokohama National University),Tomoharu Nagao(Yokohama National University)

キーワード: 画像処理|進化計算法

要約(日本語): 筆者らは先に，あらかじめ数種類の画像処理フィルタを用意し，そのフィルタの適用順序および総数を遺伝的プログラミング（GP）によって最適化することで目的の処理を近似する方式を提案した．この方式は木構造状画像変換自動生成システム（ACTIT）と呼ばれ，これまでに様々な問題でその有効性が示されている．しかし，大量・多様な画像群を学習させた場合，すべての画像に対して有効な，1つの画像処理を構築することは難しい．そこで，本研究では，アンサンブル学習法の一種であるAdaBoostをACTITに応用し，複数の木構造状画像変換を組み合わせることによって有効な処理を構築するシステム，ACTIT-Boostを提案する．

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 765 Kバイト